(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210595130.9 (22)申请日 2022.05.29 (71)申请人 哈尔滨理工大 学 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学 府路52号 (72)发明人 李骜　王卓　牛宇童　冯聪　 王泽宁　 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 一种不完整特 征描述的人脸图像聚类方法 (57)摘要 本发明的实施方式提供了一种不完整特征 描述的人脸图像聚类方法， 属于多视角谱聚类技 术领域。 该方法包括： 将人脸图像的不完整描述 特征在核空间实施多视角补全， 在局部视角之间 相互补全的基础上， 考虑联合鲁棒表 示特征的生 成进行优化； 通过在核空间学习人脸图像的鲁棒 表示特征， 并利用其学习完整的子空间表示； 通 过引入定制的剪裁张量低秩约束来进行多视角 融合， 从全局角度学习不同视图子空间表示的张 量低秩结构， 在捕获视角高阶相关性的同时保持 其各异性专属信息。 本发明的上述技术克服了 现 有技术的不足， 有效提高人脸图像聚类的准确 度。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114973370 A 2022.08.30 CN 114973370 A 1.一种不完整特 征描述的人脸图像聚类方法， 其特 征在于， 所述方法包括 步骤： 通过设计一种针对不完整特征描述的人脸图像在核空间进行补全的方法， 同时从核重 建和联合鲁棒表示特征进行优化的角度考虑补全策略并获得最优的人脸图像的鲁棒表示 特征； 根据鲁棒表示特 征， 构造不同视角的完整子空间； 通过集成所有视角的子空间表示， 构建一个张量子空间， 并施以剪 裁张量低秩约束； 利用张量子空间表示， 计算出亲和子空间表示， 并将其送入谱聚类算法中， 计算出聚类 结果； 根据所得到的聚类结果， 计算所述人脸图像数据集的图像聚类准确度。 2.根据权利要求1所述的不完整特征描述的人脸图像聚类方法， 其特征在于， 利用其他 不完整核来计算每 个不完整 核， 其计算公式为： 其中， V表示各个 数据集的视角总数， β ＝[β(1)， β(2)，…β(V)]T是由V个基核系数组成， || · ||F为Froben ius范数。 3.根据权利要求1所述的不完整特征描述的人脸图像聚类方法， 其特征在于， 以一种联 合的方式对人脸图像缺失的特 征描述进行补全并得到人脸图像的鲁棒表示特 征： 其中， In是大小为n ×n的单位矩阵， ( ·)T表示矩阵的转置， Tr (·)表示矩阵的迹 。 4.根据权利要求1所述的不完整特征描述的人脸图像聚类方法， 其特征在于， 所述的完 整子空间表达公式为： 其中， Zp是第p个视角的子空间表示。 5.根据权利要求1所述的不完整特征描述的人脸图像聚类方法， 其特征在于， 通过集成 所有视角的子空间表示构造张量子空间表示， 并施以剪 裁张量低秩约束， 其公式为： 其中， 表示剪裁张量核范数， 表示由Zp堆叠成 的三阶张量， 表示张量 的潜在低秩结构， λ表示重构损失权重参数， 表示张量第i个额叶切片， 表示张量第j权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973370 A 2个水平切片， μ为平衡参数， | |·||*表示核范 数， ||·||2， 1表示 范数。 6.根据权利要求1所述的不完整特征描述的人脸图像聚类方法， 其特征在于， 所述的最 终目标函数表示 为： 其中， k表示类簇数， α 表示正则化参数， γp表示不同视角的权重系数， m为采用核映射方 式的个数。 7.根据权利要求1所述的不完整特征描述的人脸图像聚类方法， 其特征在于， 所述目标 函数利用交替方向乘子算法， 在其他变量不变的条件下， 针对每个变量迭代求解最小化， 具 体步骤如下： 固定其他变量， 删除与K无关的函数项目， 得到变量 的目标函数式， 通过坐标下降 方式对其优化， 进行求 解； 固定其他变量， 删除与H 无关的函数项目， 将目标函数式重写为变量Hp的目标函数式， 通 过特征分解， 进行求 解； 固定其他变量， 删除与 无关的函数项， 得到变量 的目标函数式， 将目标函数式重 写为变量Zp的目标函数式， 进行求 解； 固定其他变量， 删除与 无关的函数项目， 得到变量 的目标函数式， 利用新的剪裁张 量低秩范 数对其进行求 解； 固定其他变量， 删除与γ无关的函数项目， 得到变量γ的目标函数式， 通过柯西 ‑施瓦 兹不等式， 进行求 解。 8.根据权利要求1所述的不完整特征描述的人脸图像聚类方法， 其特征在于， 利用张量 子空间表示计算出融合子空间表示， 再利用融合子空间表示计算出亲和子空间表示， 并将 其送入谱聚类算法中， 得到聚类结果； 根据聚类结果， 计算出聚类准确度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973370 A 3